https://arxiv.org/abs/2306.10190
ALP: Action-Aware Embodied Learning for Perception
Current methods in training and benchmarking vision models exhibit an over-reliance on passive, curated datasets. Although models trained on these datasets have shown strong performance in a wide variety of tasks such as classification, detection, and segm
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1. 현재의 시각 모델 학습 및 벤치마킹 방법은 수동적이고 선별된 데이터셋에 과도하게 의존하고 있습니다. 이러한 데이터셋에서 훈련된 모델들은 분류, 탐지, 분할 등 다양한 작업에서 강력한 성능을 보이지만, 입력 데이터의 끊임없는 분포 이동 때문에 근본적으로 지속적으로 변화하는 세계에 일반화할 수 없습니다.
2. 이 논문에서는 행동 정보를 표현 학습에 통합하는 '행동 중심 임베디드 학습(ALP)'이라는 새로운 학습 프레임워크를 소개합니다. 이 방법은 강화 학습과 역방향 동역학 예측 목표를 통한 정책 그래디언트 최적화의 결합을 통해 행동 정보를 표현 학습에 통합합니다.
3. 이 방법은 복잡한 3D 환경을 적극적으로 탐색하여 작업에 구애받지 않는 일반화된 표현을 학습하고 하류 훈련 데이터를 수집합니다. 또한, 환경과 작업에 더욱 관련된 데이터를 적극적으로 수집하여 훈련함으로써, 이 방법은 ImageNet과 같은 고정된 데이터셋에서 사전 훈련된 모델들보다 하류 작업에 더욱 강건하게 일반화됩니다.
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